Identyfikatory
Warianty tytułu
Tłumienie zakłóceń w systemach fuzji danych
Języki publikacji
Abstrakty
The paper considers the problem of interferences suppression by means of data fusion in multisensor systems. Main advantages of data fusion systems are presented. Basic architectures are described and practical issues of their use are discussed. Algorithms of data fusion with interferences suppression and simulation results are presented.
Artykuł dotyczy problematyki estymacji w warunkach zakłóceń. Skupiono się na wykorzystaniu metod fuzji danych w systemach wielosensorowych. Zaprezentowano zalety takiego podejścia oraz podstawowe struktury. W artykule omówiono aspekty praktyczne stosowanych struktur. Przedstawiono również algorytmy fuzji pomiarów i estymat z rozszerzeniem pozwalającym na pracę w warunkach zakłóceń. Efektywność metod pokazano na podstawie wyników badań symulacyjnych.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
313--316
Opis fizyczny
Bibliogr. 13 poz., rys.
Twórcy
autor
- Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45D, 15-351 Białystok, djanczak@pb.edu.pl.
Bibliografia
- [1] Holiczer A., Grishin Yu. , Measurement process parameter estimation robust with respect to pulse interferences and noise, Przegląd Elektrotrotechniczny, 86 (2010), 28-29
- [2] Zankiewicz A., Vulnerability of 5 GHz Wi-Fi network to adjacent-channel interference, Przegląd Elektrotrotechniczny, 86 (2010), 101-102
- [3] Grishin Yu., Janczak D., A detection-estimation method for systems with random jumps with application to target tracking and fault diagnosis, In Nonlinear dynamics, Ed. Evans T., Intech, 2010
- [4] Grishin Yu., Robust data processing on the presence of outliers,. Przegląd Elektrotrotechniczny, 86 (2010), 25-27
- [5] Janczak D., An adaptive algorithm of state estimation in the presence of multiplicative interference, Przegląd Elektrotrotechniczny, 86 (2010), 30-31.
- [6] Kay S., Fundamentals of statistical signal processing: Estimation theory, Prentice-Hall, 1993
- [7] Konopko K., The comparison of probability density function estimation for signal detection in impulse noise, Przegląd Elektrotrotechniczny, 86 (2010), 30-31
- [8] Janczak D., Grishin Yu., State estimation of linear dynamic system with unknown input and uncertain observation using dynamic programming, Control and Cybernetics, 35 (2006), 851-862
- [9] Ristic B., Arulampalam S., Gordon N., Beyond the Kalman filter. Particle filters for tracking applications, Artech House, 2004
- [10] Hall D. , McMullen S. A.H. , Mathematical techniques in multisensor data fusion, Artech House, 2004
- [11] Q. Gan, C. J. Harris, Comparison of two measurement fusion methods for Kalman-filter-based multisensory data fusion, IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, 37 (2001), 273-280
- [12] Liggins M. E., Hall D. L., Llinas J. (eds.), Handbook of multisensor data fusion: theory and practice, CRCPress, 2008.
- [13] Grishin Yu., Kazarinov Yu., Fault-tolerant dynamic systems”, (in Russian), Radio i svjaz, Moscow, 1985
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS1-0049-0081